【摘 要】
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采用技术手段对运动训练姿势的准确分析,是现代体育中提高运动员竞技水平的重要手段之一。针对利用人工智能技术可以精确地对运动训练姿态进行准确分析与预测的应用需求,文中基于深度学习设计了一套运动姿态分析预测系统。该方案使用Arduino嵌入式开发板为基础,搭载多个IMU传感器,通过搭配使用步进电机,建立了采集速度、加速度等准确的人体运动数据的系统,获得了人体运动的准确数据。为了准确识别人体运动模型,文中
【机 构】
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成都理工大学工程技术学院,四川乐山614007
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采用技术手段对运动训练姿势的准确分析,是现代体育中提高运动员竞技水平的重要手段之一。针对利用人工智能技术可以精确地对运动训练姿态进行准确分析与预测的应用需求,文中基于深度学习设计了一套运动姿态分析预测系统。该方案使用Arduino嵌入式开发板为基础,搭载多个IMU传感器,通过搭配使用步进电机,建立了采集速度、加速度等准确的人体运动数据的系统,获得了人体运动的准确数据。为了准确识别人体运动模型,文中搭建了基于对称编码、时间尺度编码与结构编码的深度学习模型。实验结果验证了系统的实际性能,并通过与现有最新
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针对电力系统中存在的数据源多、信息孤岛以及数据一致性差的问题,构建了多数据源电力调度报表系统.在数据源电网调度报表系统运行需求分析基础上,完成系统的基本架构,在数据
基于实现无人值守仓的目的,采用重量传感器方法进行了设计,并结合数据库、人脸识别技术等对设计系统进行了补充与完善。通过设计得到了无人值守仓系统,并对其进行了实际实验,该系统可在无人值守情况下,替代人工完成值守工作,且值守流程符合人工标准。通过实验表明,该系统运用重力传感器技术,建立了电力材料的无人值守仓库,可提高企业管理效率,节约运营成本,同时系统设计存在部分不足,将在后续工作中进行完善。
随着电能在当今社会的作用越来越大,供配电系统也变得越来越复杂,用电负载和设备急速增加,对电特征参数测量的精确度就显得尤为重要,针对不同的用电设备,需要研发出多功能的
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